导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取 MRS 应用开发样例工程，获取样例

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CS V文件输入：CSV文件输入步骤，配置分隔符以转换生成多个字段。 固定宽度文件输入：文本文件输入步骤，配置截取字符或字节的长度以转换生成多个字段。 表输入：关系型数据输入步骤，配置数据库的指定列为输入的字段。 HBase输入：HBase表输入步骤，配置HBase表的列定义到指定字段。 HTML输

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code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略：在提交的MapReduce任务中，允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值，例如500000/4（默认值），表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入的文件数超出此限制时则会发生此错误。

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Text, IntWritable> { /** * map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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NA 可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例：

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输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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导入并配置MapReduce样例工程 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，下载样例工程到本地。 导入样例工程到Eclipse开发环境。 打开Eclipse，选择“File

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get_workflow_inputs(workflow_id)查询流程输入。

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任务输入/输出参数 task.input（任务输入参数） task.input参数说明 参数 是否必选 类型 说明 type 是 String 视频数据的输入类型： obs：表示从华为云OBS中读取视频数据。 url：表示从指定的URL地址中读取视频数据。 edgecamera：表示从指定的边缘摄像头读取数据。

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配置分析任务输入 点击目标分析任务，如下图1所示。 图1 目标分析任务 点击资产ID的修改图标进行修改，如下图2所示（只有属性引用类型为“引用其他资产属性”的输入参数需要配置资产ID）。 图2 资产ID 父主题： 工作台

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CloudTable HBase输入流 功能描述 创建source流从 表格存储服务 CloudTable的HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭

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MRS Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache

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开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kaf

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EdgeHub输入流（EOS） 功能描述 创建边缘作业source流，从EdgeHub中获取数据。用户数据写入EdgeHub中，Flink边缘作业从中读取数据，作为流计算的数据输入。 适用于物联网IOT场景，将实时流计算能力从云端延伸到边缘，在边缘快速实现对流数据实时、快速、准确

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输入输出定义 连接参数 连接器无需认证，无连接参数。 定义输入 输入参数 此触发事件在流类型执行动作中使用，它的输入是在创建流类型执行动作的第二步“配置输入”中定义的，在该触发事件中单击右下角“mock数据”可以填写数据用于mock测试。 输出参数 和输入参数相同。 定义输出 输入参数

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条数据。 图3 设置数字输入框数据联动 输入框最小值：输入数字的最小值。 输入框最大值：输入数字的最大值。 当数字输入框为数据联动时，最大/最小值按组件默认配置，即最大值为253-1。 最大值不建议超过最大安全整数，若需填写更大数值，建议使用单行文本输入。 展示小数位：设置数字小数点后的位数。

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自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*

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此参数适用于MRS 3.x及后续版本集群。 true 查看MapReduce服务配置参数 参考修改集群服务配置参数进入MapReduce服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入表2中参数名称。 表2 参数描述 参数 描述 默认值 mapreduce.cluster.acls.enabled MR

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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